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자료유형
학술저널
저자정보
김현태 (서울대학교 치의학대학원 소아치과학교실) 송지수 (서울대학교) 신터전 (서울대학교) 현홍근 (서울대학교) 김정욱 (서울대학교) 장기택 (서울대학교) 김영재 (서울대학교)
저널정보
대한소아치과학회 대한소아치과학회지 대한소아치과학회지 제49권 제2호
발행연도
2022.5
수록면
131 - 139 (9page)

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이번 연구는 소아의 인접면 우식을 진단하는데 있어 사용하고 있는 구내방사선 사진에서 심층학습(deep learning) 알고리즘을 활용하여 치아우식을 진단하는 모델의 성능을 평가하고자 하였다. 제1유구치와 제2유구치 사이의 인접면이 포함된 500개의 구내방사선 사진을 대상으로 연구를 시행하였다. 치아우식을 진단하는 모델의 학습에는 Resnet50 기반의 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가자료군에서 진단모델의 정확도, 민감도, 특이도를 구하고, ROC 곡선을 얻어 AUC 값을 바탕으로 분류 모델의 성능을 평가하였다. 학습 모델의 정확도는 0.84, 민감도는 0.74, 특이도는 0.94로 나타났으며 AUC는 0.86으로 나타났다. 인공신경망을 기반으로 하는 소아의 구내방사선 사진에서의 인접면 우식의 진단 모델은 비교적 높은 정확도를 보여주었다. 심층학습 모델은 구내방사선 사진상에서 인접면 우식을 진단하는데 있어 향후 치과의사를 보조하는 진단 도구로서 활용될 수 있을 것이다.
#. #Artificial intelligence #Deep learning #Proximal caries #Primary teeth #Intraoral radiography

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